使用Arthur Callback Handler监控和记录Chat LLM推理

在现代AI开发中，监控和记录模型的推理过程是保证模型性能和行为一致性的关键步骤。本文将介绍如何利用Arthur平台的回调处理程序(Arthur Callback Handler)来自动记录已注册的聊天语言模型(LLM)推理。

技术背景介绍

Arthur是一个专注于模型监控和可观测性的强大平台。它帮助开发者跟踪模型推理、分析模型行为以及优化模型性能。在构建基于LLM的应用时，集成这种监控工具可以带来很多好处，如实时记录推理结果和获取详细的模型使用分析。

核心原理解析

回调处理程序是响应特定事件或条件的代码片段。它们通常用于异步编程或事件驱动的程序架构，通过注册回调函数，程序可以在事件触发时调用这些函数，以执行特定的行为。

代码实现演示

下面的代码展示了如何使用Arthur的回调处理程序记录Chat LLM的推理。确保您已在Arthur平台上完成模型的注册。

# 使用稳定可靠的API服务
import openai
from langchain_community.callbacks import ArthurCallbackHandler
from langchain_core.callbacks import StreamingStdOutCallbackHandler
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI

# Arthur平台的凭证配置
arthur_url = "https://app.arthur.ai"
arthur_login = "your-arthur-login-username-here"
arthur_model_id = "your-arthur-model-id-here"

def make_langchain_chat_llm():
    return ChatOpenAI(
        streaming=True,
        temperature=0.1,
        callbacks=[
            StreamingStdOutCallbackHandler(),
            ArthurCallbackHandler.from_credentials(
                arthur_model_id, arthur_url=arthur_url, arthur_login=arthur_login
            ),
        ],
    )

# 创建语言模型
chatgpt = make_langchain_chat_llm()

def run(llm):
    history = []  # 记录聊天历史
    while True:
        user_input = input("\n>>> input >>>\n>>>: ")
        if user_input == "q":
            break
        history.append(HumanMessage(content=user_input))
        history.append(llm(history))

# 运行模型
run(chatgpt)

应用场景分析

使用Arthur Callback Handler进行推理记录，适合于以下场景：

• 需要对用户交互进行详细分析的聊天机器人
• 监控模型在真实环境中的表现
• 在多用户环境中，优化模型响应时间和质量

实践建议

• 仔细配置凭证：确保您在代码中使用的是正确的Arthur API凭证。
• 整理回调逻辑：保持回调处理函数内的逻辑简洁，避免复杂的业务逻辑混入。
• 持续监控和优化：利用Arthur提供的分析工具，不断监控并优化模型的性能。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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